使用偏好数据对齐语言模型时，往往难以确定应该使用哪些示例。这项工作提出了一个出乎意料的稳健基准 - 选择1,000个最长的示例来进行对齐。

有很多方式可以对齐语言模型，例如SFT、LoRa、RLHF、DPO、Prompting和Threatening。本研究提出使用负嵌入加到偏置项中，以将模型生成推向期望的结果。

人类反馈在改善语言模型对齐和整体性能方面扮演着关键角色。然而，使用近端策略优化进行训练的过程中存在一些挑战。最近的研究表明，可以直接针对人类偏好进行优化，从而绕过奖励模型。借助基于文本的强化学习，你可...

新闻内容： OpenAI发表了一篇名为“OpenAssistant Conversations”的新论文，该论文探讨了使用大型语言模型来对齐对话的方法。这项技术可以帮助开发人员更轻松地构建聊天机器人和其他自然语言处理应用程序。以下是该...